Краткосрочное прогнозирование электропотребления энергорайонов и энергосистем на примере энергосистемы Челябинской области

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

На данный момент точность краткосрочных прогнозов потребления по ЕЭС достаточно высока, но если посмотреть детально и обратиться к конкретной региональной энергосистеме, например, к энергосистеме Челябинской области, то можно увидеть, что в текущих реалиях и при текущем способе оценки качества прогноза не представляется возможным достигнуть целевого показателя точности прогноза в пределах 2,5%.

В данном докладе будут рассмотрены основные аспекты, сказывающиеся на точности прогноза, такие как:

· характер графика нагрузки потребителей, например в Челябинской области существенная доля электрометаллургии с резко переменным графиком нагрузки в составе потребления региона;

· в качестве фактических данных для оценки качества прогноза используется «Суточная диспетчерская ведомость» (СДВ), которая учитывает только 1 последнюю минуту часа для оценки точности прогноза за весь час;

· качество и отсутствие части телеизмерений;

· существенные отклонения фактического потребления от заявок потребителей.

График бытовой нагрузки носит достаточно равномерный характер с минимумом нагрузки в ночное время и утренним и вечерним максимумом. График бытовой нагрузки достаточно предсказуем и зависит от метеорологических условий (температура, освещенность, осадки), времени суток и от дня недели.

График промышленных предприятий в свою очередь достаточно индивидуален и зависит от графика работы предприятия и применяемого технологического оборудования.

В Челябинской области хорошо развита Металлургическая промышленность, которая составляет около половины потребления всего региона. В свою очередь в металлургической промышленности используются дуговые сталеплавильные печи (ДСП) имеющие резко переменный график нагрузки. Данные печи могут практически мгновенно поднимать нагрузку до максимума и также мгновенно ее сбрасывать, причем точную продолжительность работы и простоя данных печей спрогнозировать невозможно в связи с технологическими особенностями.

Наиболее мощные ДСП установлены на Магнитогорском металлургическом комбинате (ММК) - две по 150 МВА, и на Ашинском металлургическом заводе (АМЗ) - 90 МВА, что в сумме уже составляет около 8-10% от среднего потребления по Челябинской области.

Таким образом даже при абсолютной точности прогноза по всем остальным потребителям невозможно достигнуть нормативного значения величины погрешности прогноза потребления по Челябинской области в пределах 2,5% в какой-либо заданный момент времени, которым по факту является СДВ.

Как уже упоминалось ранее, на данный момент для анализа точности прогноза и в статистике (при прогнозировании) в качестве фактических данных используется СДВ.

Данный подход не совсем корректен, поскольку СДВ формируется из фактических значений, усреднённых за последнюю минуту каждого получасового интервала и по факту не дает объективной картины о потреблении в часовом интервале, что наглядно видно на суточном графике потребления ММК (Рис. 1), где точки СДВ в 5:00, 14:00, 17:00, 19:00 имеют большое отклонение порядка 100-150 МВт от среднечасовых значений, т.е. 10-15% от общего потребления ММК.

Рис. 1. Суточный график потребления ММК (ТИ, СДВ, ППБР)

Рис. 2. Суточный график ММК (среднечасовые значения, СДВ)

В свою очередь использование среднечасовых значений телеизмерений позволяет оценить объем фактического потребления за указанный час. График потребления становится более равномерным без резких отклонений, что также видно на примере суточного графика ММК (Рис. 2).

Для Челябинской энергосистемы в целом график фактического потребления построенный по среднечасовым значениям также значительно более равномерный, чем график построенный по СДВ (Рис. 3).

Таким образом, применение в качестве фактических данных усредненных часовых значений вместо СДВ при оценке погрешности прогноза потребления и для статистики даст возможность корректно оценивать фактический объем потребленной энергии, а не практически мгновенное значение СДВ.

Одним из факторов, вносящих погрешность в качество прогноза является качество телеизмерений, также влияющее на формирование фактических данных по которым оценивается точность прогноза потребления. В Челябинской энергосистеме по сегодняшний день достаточно много нетелемеханизированных телеизмерений, которые выставляются вручную, что может давать существенную ошибку при оценке точности прогноза и формировании прогноза по статистическим данным.

энергетический региональный телеизмерение

Рис. 3

Необходима дальнейшая телемеханизация всех объектов, особенно генерации потребителей.

Еще один существенный фактор, который стоит учитывать при прогнозировании - это заявки потребителей. Никто не знает лучше о своих планах, чем сам потребитель. Но и здесь есть подводные камни.

Существенную долю (около четверти) потребления Челябинской энергосистемы составляет потребление субъекта Челябэнергосбыт. Но поскольку штрафы за недобор на розничном рынке электроэнергии отменили, то потребители предоставляют в сбыт завышенные данные, а соответственно точность прогноза энергосбыта невысокая. Но и остальные субъекты оптового рынка не всегда предоставляют корректную заявку.

С целью повышения точности заявок потребителями предлагается увеличить штрафные санкции за недобор и перебор мощности.

Несмотря на невысокую точность заявки потребителей дают как минимум общую картину их намерений, а соответственно и возможность на основе их заявки и статистики составить корректный прогноз. Таким образом, составив прогноз по всем субъектам раздельно, а затем просуммировав их, можно получить сводный прогноз, учитывающий все изменения и планы субъектов, а также статистику предыдущих периодов.

Внедрение данных предложений по изменению подхода к краткосрочному прогнозированию и оценке качества прогноза позволит повысить точность прогноза потребления и сделает оценку качества прогноза потребления корректной и более осмысленной.

В частности применение среднечасовых значений и детального анализа графиков по субъектам позволит укладываться в нормативную погрешность прогноза в пределах 2,5%.

Ввод дополнительных штрафов для потребителей существенно отклоняющихся от заявок сделает потребителей более дисциплинированными, что также положительно скажется на точности краткосрочного прогнозирования.

Список литературы

1. Иванов, В.С., Соколов, В.И. Режимы потребления и качество электроэнергии систем электроснабжения промышленных предприятий. - М.: Энергоатомиздат, 1987. - 336 с.

2. Методика прогнозирования графиков электропотребления для технологий краткосрочного планирования от 14 декабря 2007 года - ОАО "СО - ЦДУ ЕЭС"

3. Приложение №9 к Договору о присоединении к торговой системе оптового рынка. Регламент оперативного диспетчерского управления электроэнергетическим режимом объектов управления ЕЭС России от 14 июля 2006г.

4. Принципы оценки точности прогнозирования потребления мощности для филиалов ОАО «СО ЕЭС» РДУ операционной зоны ОДУ Урала от 04.12.2015г.

5. Требования к суточной диспетчерской ведомости и формам отображения в ОИК от 02 апреля 2015г. / С.А. Павлушко - ОАО «СО ЕЭС».

Размещено на Allbest.ru